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只存在于虚拟的King
python开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、模块二、模块搜索路径三、导入模块四种方法四、包五、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、项目结构关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python
- 构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统
由数入道
分布式强化学习智能体
1.问题背景与建模:从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中(例如生产调度、资源分配等),多个自治决策单元(智能体)需要在一个共享的环境中协同工作,每个智能体只能获取局部信息(例如自身状态或部分环境观测),但它们的行为会相互影响。传统的单智能体强化学习(RL)模型难以直接适用于这种场景,因此需要多智能体强化学习(MARL)的方法。1.2将问题转化为部分可观测马尔可夫决策过
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- Neo4j图数据库初识
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知识图谱nosqlneo4j数据库
graphdatabase图数据库的笔记之Neo4j图数据库初识目录什么是图数据库为什么使用图数据库Neo4j的下载安装Cypher查询语言Neo4j的各类API事务Neo4j数据建模大规模数据导入neo4j一.什么是图数据库关键词:存储图结构数据,NoSQLNeo4j的基本要素(构造单元):结点,关系,属性二.为什么使用图数据库最大优势:查询的高性能举例说明:RDBMS-MySQLVS.Grap
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 增强现实引擎开发题库
小小菜鸟白
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增强现实引擎开发题库(60题完整版)一、单选题(共20题)VuforiaModelTargetGenerator工具用于生成()。A.3D模型B.2D模型C.模型的视图D.矢量图形答案:C设计VuMark必须使用的工具是()。A.PhotoshopB.AdobeIllustratorC.BlenderD.Maya答案:BVuforiaObjectScanner扫描的模型文件扩展名是()。A..ad
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
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在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- PyTorch数据建模
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回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat=time.perf_counter()
- 三十四、领域驱动设计DDD(DDD 与微服务架构结合)
伯牙碎琴
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在现代企业应用中,领域驱动设计(DDD)与微服务架构的结合被认为是应对复杂业务系统和大规模分布式系统的有效方法。两者的结合既能发挥DDD在业务建模和复杂业务管理中的优势,也能利用微服务架构的灵活性和可扩展性,帮助企业更好地应对技术和业务的双重需求。以下是两者结合的详细分析:1.DDD与微服务架构的契合点限界上下文(BoundedContext)与微服务的契合:在DDD中,限界上下文定义了业务模型的
- 数字孪生下的智慧城市(城市大脑)建设方案——建模层
百态老人
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要构建城市信息模型(CIM)、建筑信息模型(BIM)及仿真模型,并实现L3级精度的核心区三维建模,需结合多源数据与多层级标准,具体步骤如下:1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级(CIM1-CIM7),其中CIM3级对应标准模型,需满足以下要求:三维框架表达:包括建筑物、道路、场地、管线等实体的基本结构。内外表面建模:用倾斜摄影、BIM或CAD数据细化建筑内外表面细节。数据源:卫
- 初入机器学习
辰尘_星启
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写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- blender 相机参数
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目录设置相机参数:3.设置相机参数示例4.相机透视与正交5.额外的高级设置设置相机参数:设置渲染器:设置相机参数:3.设置相机参数示例假设你有一个相机,并希望设置它的焦距和位置,可以通过Python脚本来设置这些参数:pythonimportbpy#获取当前场景中的相机camera=bpy.context.scene.camera#设置相机的位置(外参)camera.location=(0,0,1
- 数据建模中的Chasm 陷阱
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数据建模中的Chasm陷阱在数据仓库中,Chasm陷阱(ChasmTrap)是指一种设计问题,通常出现在数据仓库建模的过程中,尤其是在使用星型模式(StarSchema)或者雪花型模式(SnowflakeSchema)时。这个问题通常发生在多个事实表与维度表之间的关系存在不一致或难以解决的情况,导致数据查询和分析时产生不正确的结果。文章目录数据建模中的Chasm陷阱我这里举例说明Chasm陷阱解决
- python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...
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#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步:加载、查看数据')file_path=r'D:\train\201905data\liwang.csv'band_data=pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8'
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
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——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- 平铺(tile)--tile,设计师必学!AI 绘图无缝拼接神技,甲方看了秒点头
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「今晚又要通宵了…」盯着电脑前第23版被驳回的壁纸设计,我狠狠咬了口冷掉的饭团。项目总监要求的花纹必须同时满足三个不可能:中国风但要赛博朋克、有规律又不能重复、放大看还得藏着公司LOGO——这需求简直比让AI画一只方形西瓜还离谱!「试试这个咒语?」隔壁工位的3D建模师林哥突然探过头,在我键盘上敲下一串神秘代码「–tile」。屏幕突然闪烁起来,刚刚还死气沉沉的牡丹花纹开始像细胞分裂般无限延伸,每一块
- 数模测评:doubao1.5>deepseek-v3>gpt-o1
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本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃),都是采用无提示词的硬核提问方式,测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式:上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话:这是一道数学建模题目,请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
- 系统架构师(二)案例题
新新许愿树
#系统架构师职场和发展
目录一、软件结构设计(一)软件质量属性(二)风险,敏感点,权衡点二、结构化软件系统建模(一)流程图和数据流图(二)实体和类的区别(三)EssentialUseCases和RealUseCases(四)状态图和活动图(五)用例建模三、软件系统架构选择(一)能写的架构风格-论文(二)什么是软件架构风格,面向对象和控制环路两种架构各自风格的特点(三)主程序-子程序和管道-过滤器这两种架构风格的特点(四)
- Python中的有限元方法:详细指南与代码实现,用于计算电磁学组建模电磁现象
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第一部分:简介与背景在现代工程和科学中,计算电磁学已经成为了一个不可或缺的工具。它为我们提供了一种方法,可以在计算机上模拟电磁现象,而不是在实验室中进行实验。有限元方法(FEM)是其中的一种流行的数值方法,它可以用于解决各种各样的工程问题,包括电磁学问题。有限元方法的基本思想是将一个连续的问题离散化,将其转化为在有限数量的点上求解的问题。这样,我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题,从而得到近似
- TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换(一)
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TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换,可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据,并进行了标准化。标准化是为了使数据适应神经网络的训练,因为标准化可以加快训练过程并提高模型性
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
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本文提要正文1本项目(为AI聊天工具添加一个知识树系统)的主页页面的三个页面版块(注:一个项目的基础版本,它明确给出建模限制what(where,how)并悬置模型本身(内部空出模型--内建,留给内部--待建+持续增强)同时提出扩展版本who(when,why)的原则将扩展留给外部,完善--有待完善+不断完善)。每个都是一种矩阵,但每一个都从系统源流的源头source那里差异化继承了不同属性pro
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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